Treatment with Multiple-linked Myelin Peptides Encapsulated within Nanoparticles Induces Antigen-specific Tolerance in SJL/J Relapsing-remitting Experimental Autoimmune Encephalomyelitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Experimental autoimmune encephalomyelitis (EAE) in SJL/J mice is a demyelinating disease of the central nervous system (CNS), and serves as a fit-for-purpose pre-clinical model of Multiple Sclerosis (MS). Data show that tolerogenic immune-modifying nanoparticles (TIMPs) encapsulating peptides/proteins is an effective therapeutic that induces antigen-specific tolerance to the encapsulated peptide/protein. The effectiveness of this therapeutic platform has been be demonstrated in multiple mouse models, as well as in a recently completed phase 2 double-blinded placebo-controlled clinical trial for the treatment of celiac disease. While previous EAE studies have utilized single peptides, the present study utilized a polypeptide containing the SJL/J mouse dominant encephalitogenic peptides (PLP139–151, PLP178–191, MBP84–104, and MOG92-10) linked together with intervening capsaicin S cleavage sites. The use of the multiple-linked myelin peptides was produced to achieve broader coverage of myelin-derived epitopes, which will be required for the treatment of MS. The present data show that this multiple-linked myelin peptide emulsified in CFA induced both CD4+ T cell responses and EAE in SJL/J mice similar to PLP139–151/CFA. Our data go on to show that treatment of SJL/J mice with multiple-linked myelin peptide TIMP inhibited both PLP139–151/CFA-induced R-EAE, as well as multiple-linked myelin peptide/CFA-induced EAE. Furthermore, treatment of SJL/J mice with multiple-linked myelin peptide TIMP significantly decreased TH17 cell responses and increased Tr1 cell responses. The present findings suggest that utilizing multiple-linked peptides may be clinically translatable for the treatment of autoimmune disease.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».